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10강 연습문제
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1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (df.iloc[:, 1:], df['survived'], test_size = 0.2, random_state = 42, stratify = df['survived'])
로 되어야 하는거 아닌가요?
연습문제에서 df만 하셨는데, 그렇게 하면 이미 답이 변수에 포함되어있어서 정확도가 1로 나옵니다.
2) 전처리 다 하고나서 저 train_test_split를 수행해도 되나요? 전처리 할 때 X_train, X_test 두번씩 꼭 해줘야 하는게 번거롭고 실수가 날 것 같아서요.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 전나영님.
질문 주셔서 감사합니다. 데이터 전처리 및 학습 데이터 분리에 대한 궁금증을 해결하기 위해 비슷한 주제의 질문과 답변을 찾아봤습니다.
먼저, 데이터 전처리와 관련된 질문에 대한 답변 링크를 아래에서 확인하실 수 있습니다:
- 데이터 전처리 관련 오류 수정 - 데이터 전처리를 일괄적으로 처리한 후 다시 데이터셋을 분리하는 방법에 대한 설명이 있습니다.
- 라벨인코더 관련 문의드립니다! - 테스트 데이터에 대해 fit을 하지 않고 전처리하는 방법에 대해 안내하고 있습니다.
간단히 요약하면:
1. 먼저 train_test_split을 수행한 후 전처리를 하는 경우:
- 일반적으로 데이터셋을 분리한 후 각 데이터셋(X_train, X_test)에 대해 따로 전처리를 수행합니다. 이렇게 하는 이유는 훈련과 테스트 데이터셋이 다르게 분포되는 것을 방지하기 위함입니다.
- 전처리를 완료한 후 train_test_split을 수행하는 경우:
- 전처리 과정에서 훈련 데이터에만 존재하는 특정 값이나 특성을 반영하지 않고, 전체 데이터에 대한 동일한 기준으로 전처리를 수행할 수 있습니다. 이후 train_test_split을 수행하면 한 번에 처리가 가능해 편리하지만, 이 경우에도 데이터 누수 가능성을 고려해야 합니다.
- 전처리 과정에서 훈련 데이터에만 존재하는 특정 값이나 특성을 반영하지 않고, 전체 데이터에 대한 동일한 기준으로 전처리를 수행할 수 있습니다. 이후 train_test_split을 수행하면 한 번에 처리가 가능해 편리하지만, 이 경우에도 데이터 누수 가능성을 고려해야 합니다.
그래서 두 방법 모두 가능하지만 실수 방지 및 데이터 일관성을 유지하기 위해 첫 번째 방법을 추천드립니다.
위 링크들에서 더 자세한 설명을 제공하고 있으니 참고해보시길 바랍니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.